Investigating the type, intensity, and duration of activities of daily living as a potential avenue for increasing physical activity participation among people with spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the benefits of physical activity, most people with spinal cord injury (SCI) are insufficiently active to achieve fitness benefits. While most SCI and physical activity research has focused on leisure-time physical activity, few studies have examined activities of daily living (ADL). Purpose: To describe and compare 1) self-reported intensities and durations of specific ADL, and 2) minutes/day spent on ADL across key demographic groups. Methods: Participants were 695 adults with SCI (76% men, Mage=46.81±13.41, Myears-post-injury=15.19±11.10). ADL were assessed over the telephone using the Physical Activity Recall Assessment for People with SCI. MANOVAs were computed to test for differences in intensities and durations of different ADL (objective 1) and between-group differences in min/day of ADL (objective 2). Results: Overall, participants reported 127.92+142.79 minutes/day of ADL with significantly more time spent in mild intensity (78.93+104.62 minutes/day) than moderate (40.23+68.71 minutes/day) or heavy intensity ADL (8.75+24.53 minutes/day). Four patterns emerged with respect to ADL type, duration, and intensity, with some ADL being typically performed at lighter, or heavier, intensities than others. There were significant differences in minutes/day of ADL intensity and duration between groups based on education, injury severity, and mode of mobility (ps < 0.05). Conclusion: Given that some groups were more likely to engage in moderate-heavy intensity ADL, and some ADL are more likely to be performed at moderate-heavy intensities, interventions that target key groups to engage in specific ADL (e.g., wheeling) may be one strategy to enhance physical activity participation among people with SCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».